顾及空间上下文关系的能量最小化地图多要素协同移位方法

In the digital environment, the automatic map generalization is extremely complex. The problem of spatial conflicts among different map feature classes is one of the difficulties. Displacement is the main means to solve the spatial conflicts. In order to realize automatic displacement methods, scholars at home and abroad have put forward many algorithms. In most of them, map features are displaced one by one based on the divide and conquer strategy. When a variety of different map features are gathered in the same region on the map, the shift of any type of features may lead to new spatial conflicts among different feature classes. And it is very difficult to identify and handle the new conflicts. This study proposes a method for collaborative displacement of multiple map feature classes. In the method, the graphic characteristics and spatial context relationships of all map features in the same spatial scene are expressed in the form of a complex network structure, named geometric model of multiple map feature classes. Thus the abstract and fuzzy spatial context relationships can be transformed into describable geometric forms. Then, using the geometric model as a "substitute", the collaborative displacement of the map feature classes is realized based on the energy minimization algorithms, which are a kind of global optimization algorithm. This method can be used to solve the complex conflicts problem among multiple map feature classes, and has great significance to improve the automation and practicability of the displacement operation in the process of map generalization.

数字环境下的地图自动综合极其复杂，其中不同地图要素间的空间冲突问题是目前的难点之一。移位是用于解决的地图中各类空间冲突的主要手段。为了实现移位自动化，国内外学者提出了众多算法，但其中的绝大部分都基于分治策略对某一种或某几种地图要素分别实施移位。当地图上同一区域聚集了多种要素时，其中任一类要素的移位都可能导致不同类型要素间产生新的冲突，并且这种跨要素类的次生冲突很难识别和解决。本研究提出一种地图多要素协同移位方法，该方法通过构建地图中各类要素协同移位的几何模型，将同一空间场景下所有地图要素的图形特征和空间上下文关系用网络结构图的形式表达出来，使抽象模糊的空间上下文关系转变为易于描述的几何图形；然后，以该几何模型为“替身”，对其采用基于能量最小化算法的全局最优化移位，从而实现地图多要素的协同移位。该方法能够很好地解决多类地图要素间复杂的冲突问题，对提高移位操作的自动化水平和实用性有重要意义。

本项目的主要研究思路是基于空间上下文关系建立地图多要素协同移位的几何模型，在几何模型的辅助下采用能量最小化等最优化算法实现地图多要素协同移位。主要研究内容和成果包括：1）基于CDT地图数据模型形成了空间上下文关系描述方法，为移位算法中邻近冲突的识别、空间上下文的描述、地图要素空间关系与空间结构一致性的保持提供支撑。2）深入研究了Beams和Snakes两种能量最小化移位模型的约束条件和相关参数，提出了对应的参数优化设置方法和改进策略。3）针对建筑物群和道路网构成的多要素空间场景下的冲突问题，结合CDT地图数据模型和能量最小化算法，提出了地图多要素的协同移位方法。该方法将同一场景下所有地图要素的图形特征和空间上下文关系用网络结构图的形式刻画，然后对其采用能量最小化算法实现多要素协同移位。4）提出了移位安全区约束下的建筑物群最优化移位算法。该方法将建筑物群的移位问题定义为一个多目标最优化问题，采用免疫遗传算法搜索最优解，利用Voronoi图和缓冲区构建了一种约束建筑物移位范围的几何模型——移位安全区，以保持建筑物群的空间关系和总体分布特征。这些研究成果能有效提高地图要素空间冲突处理的自动化程度和智能化水平。

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